Monatsbericht Oktober 2013

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Deutsche Bundesbank Monatsbericht Oktober 2013 18 Ein Ansatz zur Schätzung fundamentaler Wohnimmobilienpreise auf Basis regionaler Daten Den theoretischen Rahmen der ökonometrischen Schätzungen bildet ein Bestandsgleichgewichtsmodell für den Immobilienmarkt. 1) Darin wird der Wohnungs bestand als Angebot an Wohnraum auf gefasst. 2) Dem steht die Nachfrage nach Wohnraum gegenüber, in der sich üblicherweise die wirtschaftliche Lage und Perspektiven der privaten Haushalte ebenso widerspiegeln wie die fi nan ziellen Gegebenheiten und demographischen Rahmenbedingungen. Die reale Wohnraummiete führt – unabhängig davon, ob sie auf dem Mietwohnungsmarkt bestimmt wird oder wie im Fall selbst genutzten Eigentums als kalkulato rischer Nutzungswert zu verstehen ist – den periodenweisen Ausgleich von Angebot und Nachfrage auf diesem Markt herbei. In Anlehnung an das einfache Barwertmodell von Vermögenspreisen wird ferner angenommen, dass sich der Preis einer Wohnimmobilie aus der Summe der abgezinsten erwarteten zukünftigen Mietzahlungen ergibt. Demnach hängt das Preis-Miet-Verhältnis positiv von der erwarteten zukünf tigen Mietsteigerung ab sowie negativ von der realen Verzinsung. Im fundamentalen (partiellen) Gleichgewicht am Immobilienmarkt sollte zudem der Anteil der Mietzahlungen am Einkommen annähernd konstant sein. Ersetzt man nun die gleichgewichtigen Mietzahlungen durch den Immo bilienpreis unter Berücksichtigung der langfristigen Wachstumserwartungen sowie Realzinsen, ergibt sich ein gleichgewichtiger fun damentaler Immobilienpreis. Bei gegebener Nachfrage führen ein höherer Wohnungsbestand sowie höhere Realzinsen für sich genommen zu Preisdämpfungen, während eine erhöhte Nachfrage aufgrund von Änderungen der aktuel len oder erwarteten zukünf tigen sozioökonomischen Faktoren Wohnimmobilien tendenziell verteuert. Aus dem theoretischen Modellrahmen wird eine Bestimmungsgleichung für den Immobilienpreis in Abhängigkeit einer Reihe erklärender Variablen abgeleitet, die sich auf Basis von Preisangaben für Wohnungen und Reihenhäuser auf Ebene der deutschen Kreise und kreisfreien Städte über einen Panel-Ansatz schätzen lässt: 3) p it = β 0 + β 1 s it + β 2 y it + β 3 a it + β 4 d it + β 5 u it + β 6 r t + β 7 g e t + c i + ε it Das ökonometrische Modell bringt den realen Immobilienpreis in Kreis i in Verbindung mit dem Wohnungsbestand zu Beginn der Periode s it , den realen Hypothekenkreditzinsen r t 4) sowie den umfragebasierten Wachstumserwartungen für das reale BIP g e t . Zu den kreisspezifi schen demographischen und wirtschaftlichen Faktoren, die einen Einfl uss auf die Nachfrage nach Wohnraum ausüben könnten, gehören das laufende reale Pro-Kopf-Einkommen y it , die Bevölkerungsdichte d it , der Anteil der 30- bis 55-Jährigen an der Gesamtbevölkerung a it , da Wohneigentum typischerweise in dieser Altersklasse erworben wird, und die Arbeitslosigkeit u it . Des Weiteren bezeich net c i einen unbeobachteten zeitinvarianten kreisspe zifi schen Effekt, und ε it stellt einen Störterm dar, der der Annahme strenger Exogenität unterliegt. Der regionale Datensatz ermöglicht es, zur Bestimmung des Zusammenhangs zwischen den Immobilienpreisen und ihren erklärenden Faktoren neben der Information über die Zeit auch die Variation im Querschnitt der deutschen Kreise zu nutzen. Erfahrungsgemäß liefern Schätzansätze, die auf den relativ kurzen ag- 1 Vgl.: D. DiPasquale und W. Wheaton, 1992, The markets for real estate assets and space: a conceptual framework, Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association 20, 181–197, sowie J. McCarthy und R. Peach, Monetary policy transmission to residential investment, Federal Reserve Bank of New York Economic Policy Review, Mai 2002, S. 139 –158. 2 In der Betrachtungsperiode wird der Wohnungsbestand als gegeben angenommen. Von einer Periode auf die andere kann sich der Wohnungsbestand durch Wohnungsbauinvestitionen sowie Abriss und Umnutzung verändern. 3 Vgl.: F. Kajuth, T. A. Knetsch und N. Pinkwart, Assessing house prices in Germany: Evidence from an estimated stock-fl ow model, Diskussionspapier der Deutschen Bundesbank, Nr. 46/2013, erscheint in Kürze. 4 Mit einer Laufzeit von zehn Jahren bereinigt mithilfe von umfragebasierten Infl ationserwartungen.
Deutsche Bundesbank Monatsbericht Oktober 2013 19 gregierten Zeitreihen zum deutschen Immobilienmarkt beruhen, keine hinreichend verlässlichen Ergebnisse. Die vergleichsweise größere Streuung der Preise und Einfl ussgrößen über die Kreise hinweg dürfte hingegen zu geschätzten Effekten der Erklärungsfaktoren führen, die mit den grundsätzlichen Wirkungszusammenhängen am Immobilienmarkt besser in Einklang zu bringen sind. Darüber hinaus eröffnet sich die Möglichkeit, fundamentale gleichgewichtige Immobilienpreise nicht nur für Deutschland als Ganzes, sondern auch für verschiedene regionale Abgrenzungen zu bestimmen. Eine konsistente Aggregation der Schätzergebnisse erfordert, dass die Ko effizienten der Schätzgleichung über die Kreise hinweg nicht variieren und die gewählten Variablen in einem linearen Zusammenhang stehen. Zudem ist es notwendig, dass die kreisspezifi sch variierenden Er klärungs fak toren als Pro-Kopf- Größen ein fl ießen. 5) Die Schätzung erfolgt im Rahmen eines Panel-Modells mit zufälligen Effekten (random effects) unter Nutzung des Instrumentenschätzverfahrens nach Hausman und Taylor. 6) Erklärende Größen, die mit dem unbeobachteten Effekt korreliert sein könnten, werden durch Instrumentenvariablen in Form geeigneter Transformationen der Modell größen ersetzt. Hierfür werden neben den Abweichungen kreisspezifi scher Größen von ihrem Mittelwert die Durchschnittswerte der als exogen klassifi zierten Regressoren verwendet. In einer ersten Variante werden Angaben zu den Immobilienpreisen und Erklärungsfaktoren auf Ebene der 402 Kreise und kreisfreien Städte im Zeitraum von 2004 bis 2010 herangezogen. Für die Teilmenge 93 kreisfreier Städte, für die Preisangaben seit 1996 verfügbar sind, werden zusätzlich Schätzungen über den verlängerten Zeithorizont durchgeführt. Dies dient insbesondere dazu, Erkenntnisse im Hinblick auf die Frage zu gewinnen, ob es während der Jahre 2004 bis 2010 tendenziell eine Unterbewertung auf den Wohnimmobilienmärkten gegeben hat. Laut den Ergebnissen auf Basis beider Schätzzeiträume sind die Effekte der demographischen Variablen wie des Anteils der Bevölkerung in den mittleren Altersstufen und der Bevölkerungsdichte quantitativ recht bedeutsam. Das Pro-Kopf-Einkommen hat im kürzeren Schätzzeitraum einen eher mäßigen Einfl uss auf die Immo bilienpreise, im längeren Zeitraum lässt sich kein statistisch signifikanter Effekt nachweisen. Deutlich preisentlastend 5 Die Bevölkerungsdichte wird daher in Form ihres Kehrwerts in die Schätzung aufgenommen. 6 Vgl.: J. Hausman und W. Taylor, 1981, Panel data and unobservable individual effects, Econometrica 49 (6), S. 1377 – 1398. Schätzergebnisse der Preisgleichung in % bei Veränderung der Einfl ussgröße um 1%, bezogen jeweils auf die gesamtwirtschaftlichen Mittelwerte 1) Jährliche Angaben im Zeitraum von 2004 bis 2010 für 402 Kreise und kreisfreie Städte Jährliche Angaben im Zeitraum von 1996 bis 2010 für 93 kreisfreie Städte Einfl ussgröße Wohnungen Reihenhäuser Wohnungen Reihenhäuser Immobilienbestand 2) – 0,62** – 0,33** – 1,23** – 0,20** (0,08) (0,09) (0,09) (0,05) Einkommen 2) 0,06** − − − (0,02) Bevölkerungsdichte 0,27** 0,26** − 0,11** (0,03) (0,07) (0,03) 30- bis 55-Jährige 3) 2,95** 1,92** 1,03** 0,29** (0,10) (0,12) (0,17) (0,09) Arbeitslose 3) − − – 0,12* − (0,05) Wachstumserwartungen 4) 0,07** 0,05** 0,39** 0,24** (0,01) (0,01) (0,01) (0,01) R 2 0,15 0,22 0,15 0,18 1 Standardabweichung der Koeffizienten in Klammern. 2 Pro Einwohner. 3 Als Anteil der Bevölkerung. 4 Bezogen auf das durchschnittliche reale BIP-Wachstum über die folgenden zehn Kalenderjahre. *, ** Signifi kant auf 5%-, 1%-Niveau. Deutsche Bundesbank
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